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道路工程數據分析原理與方法 版權信息
- ISBN:9787576607444
- 條形碼:9787576607444 ; 978-7-5766-0744-4
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>>
道路工程數據分析原理與方法 內容簡介
本書介紹道路工程領域數據分析原理與方法,包括基本的數據統計描述和顯著性檢驗,針對試驗數據的方差分析及試驗設計,傳統的線性、多項式、非線性、回歸分析,針對特殊因變量的邏輯回歸、計數數據模型、生存分析、時間序列、隨機過程等方法,針對多元數據的主成分分析、因子分析、聚類分析等無監督機器學習方法,人工智能中常用的決策樹、支持向量機、神經網絡、判別分析等有監督機器學習方法,以及結構方程模型、馬爾科夫蒙特卡洛抽樣方法等方法。
道路工程數據分析原理與方法 目錄
1 Pavement Performance Data
Abstract
1.1 Introduction
1.2 Pavement Performance Indices
1.2.1 Development of Pavement Performance Indices
1.2.2 Pavement Performance Indices in China
1.3 Pavement Management System
1.4 Pavement Performance Models
1.4.1 Classic Pavement Performance Models
1.4.2 Time-Performance Models
1.5 The LTPP Database
1.5.1 The LTPP program
1.5.2 Asphalt Pavement Performance Data in LTPP
1.6 Data Analysis in Pavement Engineering
1.6.1 An Overview
1.6.2 Machine Learning Methods
1.6.3 Summary
Questions
References
2 Fundamentals of Statistics
Abstract
2.1 Introduction
2.2 Random Variables
2.2.1 Discrete Random Variables
2.2.2 Continuous Random Variables
2.2.3 Joint Distribution
2.3 Statistical Descriptions of Data
2.3.1 Sampling Methods
2.3.2 Numerical Summaries
2.3.3 Graphical Summaries
2.3.4 Covariance and Correlation
2.4 Functions of Normal Distributions
2.4.1 Distributions of the Sample Mean and Variance
2.4.2 Comparison of Two Sample Means and Variance
2.5 Statistical Inference
2.5.1 Point Estimate
2.5.2 Interval Estimate
2.6 Hypothesis Tests
2.6.1 Concepts and Procedures
2.6.2 One-Tailed and Two-Tailed Tests
2.6.3 Tests for One Sample
2.6.4 Tests for Two Samples
2.6.5 Proportion Tests
2.7 Case : Significance Test of Concrete Strength
2.7.1 Background and Data
2.7.2 Discussion of Results
Questions
References
3 Design of Experiments
Abstract
3.1 Introduction
3.1.1 Design of Experiments
3.1.2 Analysis of Variance
3.2 Design of Experiments
3.2.1 Definition
3.2.2 Principles
3.2.3 Types of Experimental Designs
……
4 Regression
5 Logistic Regression
6 Count Data Model
7 Survival Analysis
8 Time Series
9 Stochastic Process
10 Decision Trees and Ensemble Learning
11 Neural Networks
12 Support Vector Machine and k-Nearest Neighbors
13 Principal Component Analysis
14 Factor Analysis
15 Cluster Analysis
16 Discriminant Analysis
17 Structural Equation Model
18 Markov Chain Monte Carlo
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